Oncolytic viruses for cancer immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
In this review, we discuss the use of oncolytic viruses in cancer immunotherapy treatments in general, with a particular focus on adenoviruses. These serve as a model to elucidate how versatile viruses are, and how they can be used to complement other cancer therapies to gain optimal patient benefits. Historical reports from over a hundred years suggest treatment efficacy and safety with adenovirus and other oncolytic viruses. This is confirmed in more contemporary patient series and multiple clinical trials. Yet, while the first viruses have already been granted approval from several regulatory authorities, room for improvement remains.As good safety and tolerability have been seen, the oncolytic virus field has now moved on to increase efficacy in a wide array of approaches. Adding different immunomodulatory transgenes to the viruses is one strategy gaining momentum. Immunostimulatory molecules can thus be produced at the tumor with reduced systemic side effects. On the other hand, preclinical work suggests additive or synergistic effects with conventional treatments such as radiotherapy and chemotherapy. In addition, the newly introduced checkpoint inhibitors and other immunomodulatory drugs could make perfect companions to oncolytic viruses. Especially tumors that seem not to be recognized by the immune system can be made immunogenic by oncolytic viruses. Logically, the combination with checkpoint inhibitors is being evaluated in ongoing trials. Another promising avenue is modulating the tumor microenvironment with oncolytic viruses to allow T cell therapies to work in solid tumors.Oncolytic viruses could be the next remarkable wave in cancer immunotherapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».